package com.example.dynamicplanning;

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 * 198. 打家劫舍
 * 你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。
 * <p>
 * 给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你 不触动警报装置的情况下 ，一夜之内能够偷窃到的最高金额。
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：[1,2,3,1]
 * 输出：4
 * 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 1) ，然后偷窃 3 号房屋 (金额 = 3)。
 * 偷窃到的最高金额 = 1 + 3 = 4 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：[2,7,9,3,1]
 * 输出：12
 * 解释：偷窃 1 号房屋 (金额 = 2), 偷窃 3 号房屋 (金额 = 9)，接着偷窃 5 号房屋 (金额 = 1)。
 * 偷窃到的最高金额 = 2 + 9 + 1 = 12 。
 * <p>
 * <p>
 * 思路：
 * 动态规划。设dp数组。dp[i]表示当前走到第i号房屋的最大收益。
 * 方程可列为dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
 * 我们可以初始化dp[0]=nums[0]  dp[1]=Math.max(nums[0], nums[1])
 * 因为在第一个房屋最大收益就是抢第一个。  第二个房屋则是抢两种中最大的一个（因为不可相邻）
 * 如果是第三个房屋，则要考虑是1+3大还是2大。与动态方程一致
 * 所以for循环从2开始（因为第三间房开始有了规律）
 */
public class HouseRobber {
    public static void main(String[] args) {
        HouseRobber houseRobber = new HouseRobber();

        System.out.println(houseRobber.rob(new int[]{2, 1, 1, 2}));
    }

    public int rob(int[] nums) {
        int n = nums.length;
        if (n == 1) {
            return nums[0];
        }
        if (n == 2) {
            return Math.max(nums[0], nums[1]);
        }
        int[] dp = new int[n];
        dp[0] = nums[0];
        dp[1] = Math.max(nums[0], nums[1]);
        for (int i = 2; i < n; i++) {
            dp[i] = Math.max(dp[i - 1], dp[i - 2] + nums[i]);
        }
        return dp[n - 1];

    }
}


